Análise não paramétrica aplicada em componente principal como uma alternativa à análise de variância multivariada: estudo da qualidade biológica do solo.
A aplicação da análise de variância multivariada (Manova) requer algumas pressuposições que muitas vezes não se verificam, como a distribuição normal multivariada e a igualdade das matrizes de covariância. Frequentemente, esses problemas se mantêm, mesmo após o uso de métodos de transformação das variáveis. Para superar esses problemas, propõe-se neste trabalho a aplicação do teste não paramétrico de Kruskal-Wallis sobre os escores da primeira componente principal (PC1 ), obtida da análise de componentes principais (PCA), como uma alternativa à Manova, em dados sobre indicadores de qualidade biológica do solo. Essa abordagem, além de agregar o efeito das variáveis em um único “índice”, de simples interpretação, não requer as pressuposições de distribuição normal nem homogeneidade de variância. Como uma alternativa para a análise de experimentos, cujos dados não atendem a esses requisitos, foram utilizados dados experimentais, sobre atividades de enzimas envolvidas na ciclagem de nitrogênio e de fósforo, em amostras de solo de Cerrado, no sentido restrito, sob diferentes manejos. Os resultados mostraram que a primeira componente principal (PC1) resultou em um índice global adequado para discriminar o efeito dos manejos sobre a qualidade biológica do solo.
| Main Authors: | , , , |
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| Format: | Folhetos biblioteca |
| Language: | Portugues pt_BR |
| Published: |
2023
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| Subjects: | Análise de variância, Análise multivariada, Componente principal, Teste não paramétrico, Método Estatístico, Biologia do Solo, Qualidade, |
| Online Access: | http://www.infoteca.cnptia.embrapa.br/infoteca/handle/doc/1159435 |
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